Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Модель сервиса позиционирования в метро, основанная на правилах и нечетких множествах второго типа

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2017-29(4)-6

Полный текст:

Аннотация

За последние несколько лет возник значительный интерес к мобильным приложениям, ориентированным на построение маршрутов пользователей гаджетов; в таких приложениях наряду с важной функцией навигации также возможно отправление своевременных оповещений о прибытии к заданному месту назначения. Несмотря на большой объем имеющейся информации о специфике навигационных сервисов, актуальным остается вопрос относительно точности позиционирования. В данной статье рассматривается возможный подход к решению проблемы сравнения, связанного с определением близости пользователя к конечной станции его маршрута в метро. Такая близость определяется путем подсчета разницы в координатах между текущей позицией пассажира и фиксированной точкой. С целью создания Системы Рекомендаций Маршрутов (СРМ) была применен аппарат нечеткой логики, который использует лингвистические переменные для выражения имеющейся нечеткости (неопределенности) в понимании/восприятии вербального понятия «близость к …». В работе подробно объясняется каждая переменная, используемая в системе нечеткого вывода (англ. FIS), а также представляется набор нечетких правил ЕСЛИ-ТО модели. Для проверки стабильности модели (пока имеет смысл говорить о прототипе модели как первом шаге на пути дальнейшей ее проработки и изменения), основанной на схеме логического вывода Мамдани, рассматриваются несколько тестовых экспериментов с моделью, описываются получаемые результаты. В дальнейшем, планируется разработка мобильного Android-приложения, нацеленного на построение маршрутов городского общественного транспорта с возможностью использования представленной модели при реализации функции по отправлению своевременных оповещений о приближении к пункту назначения. Следует отметить, что акцент делается на использовании в модели интервальных нечетких множеств второго типа (англ. IT2FS), которые привлекают значительное внимание исследователей в настоящее время. Значимость задачи разработки подобных моделей определяется, в первую очередь, необходимостью адекватного учета тех факторов, которые по своей сути являются нечеткими (неопределенными). Данная работа, по мнению авторов, может помочь в продолжении и развитии исследований, связанных с этой же или подобными темами.

Об авторах

А. Р. Гималетдинова
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия


К. Ю. Дегтярев
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия


Список литературы

1. Chen C-Y., Yang J.-P., Tseng G.-J., Wu Y.-H. and Hwang R.-C. An Indoor Positioning Technique Based on Fuzzy Logic, in Proc. International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists (IMECS), 2010, pp. 854-857.

2. Teuber A. and Eissfeller B. WLAN Indoor Positioning Based on Euclidean Distances and Fuzzy Logic, in Proc. Workshop on Positioning, Navigation and Communication (WPNC), 2006, pp. 159-168.

3. Yasunobu S., Miyamoto S. and Ihara H. A Fuzzy Control for Train Automatic Stop Control. Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, 2002, vol. E-2(1), pp. 1-9.

4. Klir G.J. and Wierman M. Uncertainty Formalizations. In: Uncertainty-Based Information. Elements of Generalized Information Theory, ser. Studies in Fuzziness and Soft Computing (#15), 2nd ed., Physica Verlag, Germany, 1999, 168 p.

5. Arigela L., Veerendra P., Anvesh S. and Hanuman K. Mobile Phone Tracking & Positioning Techniques. Int. Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 2012, vol.2, pp. 906-913.

6. Gps.gov, “Official U.S. Government Information About the GPS and Related Topics, GPS Accuracy”, 2017. http://www.gps.gov/systems/gps/performance/accuracy/ [Дата обращения 27.02.2017].

7. Zeimpekis V., Kourouthanassis P. E. and Giaglis G. M., Mobile and Wireless Positioning Technologies, in UNESCO Encyclopedia of Life Support Systems (EOLSS), vol. 6.108, EOLSS Publishers, France, 2007, [http://www.eolss.net].

8. Mosmetro.ru, “Метрополитен в цифрах”, 2017. http://mosmetro.ru/press/metropoliten-v-tsifrakh/ [Дата обращения 28.01.2017] (in Russian).

9. Nashemetro.ru, “Метро в цифрах”, 2017. http://nashemetro.ru/facts.shtml [Дата обращения 13.01.2017] (in Russian).

10. Mendel J.M., Hagras H., Tan W.-W., et al. Introduction to Type-2 Fuzzy Logic Control. Theory and Applications (IEEE Press Series on Computational Intelligence), Wiley-IEEE Press, Piscataway, 2014, 376 p.

11. En.wikipedia.org, “Moscow Metro”, 2017. https://en.wikipedia.org/wiki/Moscow_Metro [Дата обращения 25.01.2017].

12. Mendel J.M. Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic Systems: Introduction and New Directions, Prentice Hall PTR, Englewood Cliffs, 2001, 576 p.

13. Karnik N.N., Mendel J.M. Type-2 Fuzzy Logic Systems: Type-Reduction, in Proc. IEEE Int. Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 1998, pp. 2046-2051.

14. Mendel J.M. Interval Type-2 Fuzzy Logic Systems and Perceptual Computers: Their Similarities and Differences. In: Sadeghian A., Mendel J., Tahayori H. (eds) Advances in Type-2 Fuzzy Sets and Systems. Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol. 301. Springer, New York, 2013, pp. 3-18, doi: 10.1007/978-1-4614-6666-6_1.


Для цитирования:


Гималетдинова А.Р., Дегтярев К.Ю. Модель сервиса позиционирования в метро, основанная на правилах и нечетких множествах второго типа. Труды Института системного программирования РАН. 2017;29(4):87-106. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2017-29(4)-6

For citation:


Gimaletdinova A.R., Degtiarev K.Y. Type-2 Fuzzy Rule-Based Model of Urban Metro Positioning Service. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2017;29(4):87-106. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2017-29(4)-6

Просмотров: 69


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)